RAG（検索拡張生成）を用いたハルシネーション抑制のシステムアーキテクチャ

RAG（検索拡張生成）を用いたハルシネーション抑制のシステムアーキテクチャとは

RAG（検索拡張生成）を用いたハルシネーション抑制のシステムアーキテクチャとは、大規模言語モデル（LLM）が生成する情報の信頼性を向上させ、誤情報（ハルシネーション）の発生を抑制するための技術的枠組みです。このアーキテクチャでは、ユーザーの質問に対し、まず外部の信頼できる知識ベースから関連情報を検索し、その情報をLLMへのプロンプトに組み込んで回答を生成させます。これにより、LLMが学習データのみに依存して不正確な情報を生成するリスクを低減し、根拠に基づいた正確な回答を導き出すことが可能になります。これは、親トピックである「誤情報抑制技術」の中核をなす手法の一つであり、特に事実に基づいた情報提供が求められる場面でその価値を発揮します。

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